为什么当我运行稳健的标准错误时，我会得到 t 分数、标准错误等的 NA 值答案

【问题标题】：Why when I run robust standard errors I get NA values for t-scores, standard errors, etc为什么当我运行稳健的标准错误时，我会得到 t 分数、标准错误等的 NA 值
【发布时间】：2018-05-09 09:14:07
【问题描述】：

我正在 Rstudio 中使用以下 data。我运行回归minreg <- lm(lwage76~ed76 + exp76 + exp762, data = nlsdata)，然后查看系数coeftest(minreg, vcovHC)。到目前为止，一切都很好。然后我运行相同的回归，但包括一个额外的变量：minreg_a <- lm(lwage76~ed76 + exp76 + exp762 + kww, data = nlsdata) 然后查看系数coeftest(minreg_a, vcovHC)

t test of coefficients:

              Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept)  4.6051063         NA      NA       NA
ed76         0.0596900         NA      NA       NA
exp76        0.0699201         NA      NA       NA
exp762      -0.0021611         NA      NA       NA
kww11        0.3504745         NA      NA       NA
kww12        0.0468874         NA      NA       NA
kww13        0.2146929         NA      NA       NA
kww14        0.0623738         NA      NA       NA
kww15        0.0298164         NA      NA       NA
kww16        0.2308240         NA      NA       NA
kww17        0.1766641         NA      NA       NA
kww18        0.2579742         NA      NA       NA
kww19        0.2125317         NA      NA       NA
kww20        0.2498308         NA      NA       NA
kww21        0.2670052         NA      NA       NA
kww22        0.3581900         NA      NA       NA
kww23        0.5047055         NA      NA       NA
kww24        0.2953582         NA      NA       NA
kww25        0.3738028         NA      NA       NA
kww26        0.3819417         NA      NA       NA
kww27        0.3533177         NA      NA       NA
kww28        0.4772736         NA      NA       NA
kww29        0.4024529         NA      NA       NA
kww30        0.3988244         NA      NA       NA
kww31        0.4426652         NA      NA       NA
kww32        0.4117452         NA      NA       NA
kww33        0.4294092         NA      NA       NA
kww34        0.4356410         NA      NA       NA
kww35        0.4399743         NA      NA       NA
kww36        0.4630381         NA      NA       NA
kww37        0.4779400         NA      NA       NA
kww38        0.4867528         NA      NA       NA
kww39        0.5439840         NA      NA       NA
kww4         0.1968018         NA      NA       NA
kww40        0.5427968         NA      NA       NA
kww41        0.5436628         NA      NA       NA
kww42        0.6319893         NA      NA       NA
kww43        0.5522148         NA      NA       NA
kww44        0.5540705         NA      NA       NA
kww45        0.5897991         NA      NA       NA
kww46        0.5372961         NA      NA       NA
kww47        0.7583224         NA      NA       NA
kww48        0.8191181         NA      NA       NA
kww49        0.5448992         NA      NA       NA
kww50        0.7070670         NA      NA       NA
kww51        0.6892674         NA      NA       NA
kww52        0.6381098         NA      NA       NA
kww53        0.5876115         NA      NA       NA
kww54        0.7680939         NA      NA       NA
kww55        1.1111694         NA      NA       NA
kww56        0.5049158         NA      NA       NA
kww6         0.0831418         NA      NA       NA
kww8         0.3058253         NA      NA       NA
kwwNA        0.3973854         NA      NA       NA

我有一个问题：为什么 NA 输出；这些仅在我尝试运行稳健的标准错误时发生？

这让我很困惑

【问题讨论】：

您能否发布一个可重现的示例来下载和加载数据？尝试将数据加载到 R 时出现以下错误：加载错误（“Card1995.Rdata”）：还原文件幻数错误（文件可能已损坏）-未加载数据另外：警告消息：文件'Card1995 .Rdata' 有幻数'' 不推荐使用 2 之前的保存版本
@jmuhlenkamp ，这是因为数据实际上是文本 - 尝试另存为 .txt 并使用 read.table() 加载它们。
coeftest 函数以及传递给它的 vcovHC 参数在哪里定义？

标签： r regression

【解决方案1】：

抱歉，您现在可能已经找到了答案，但我刚刚在执行分层分析时遇到了同样的问题。在整个数据集上，我可以用 HC0 到 HC5 计算稳健的标准误差，但是当按相对较小的子集（~10% 的样本，n~2300）进行分层时，我只能用 HC0 和 HC1 计算稳健的 SE（即我得到了HC2 及更高版本的 NA，就像您所做的那样）。问题（我假设）与我的模型中两个变量之间的协方差有关，种族和收入（两个因素）。在这个子集中，许多少数民族的人只属于收入变量的几个层次，反之亦然。当我删除收入或种族，或调整我的分层以使这个子集的大小增加一倍时，一切正常（即没有 NA）。

我意识到这是一个非常有趣的答案，但我希望它会有所帮助。如果这对更了解这些程序的人有意义，也许他们可以提供更全面的回应。

【讨论】：